UV を使用して FastAPI アプリケーションを迅速に構築します
次の手順は、UV ツールを使用して、GET リクエストと POST リクエストを含む単純な FastAPI アプリケーションを迅速に作成する方法を示しています。
-
初期化プロジェクト:
uv init uv add fastapi --extra standard
-
プロジェクトのディレクトリとファイルを作成します:
/app
という名前のフォルダーを作成し、その中に 2 つのファイル__init__.py
とmain.py
を追加します。 -
FastAPI コード (main.py) を作成します:
次のコードを
main.py
ファイルにコピーします:from typing import Union from pydantic import BaseModel from fastapi import FastAPI from fastapi.middleware.cors import CORSMiddleware from datetime import datetime app = FastAPI() # 注意:生产环境中不要使用"*",请替换为你的允许域名 origins = [ "*", ] app.add_middleware( CORSMiddleware, allow_origins=origins, allow_credentials=True, allow_methods=["*"], allow_headers=["*"], ) class Stuff(BaseModel): content: str @app.get("/") def read_root(): return {"Message": "Hello World! FastAPI is working."} @app.post("/getdata/") async def create_secret(payload: Stuff): with open('output_file.txt', 'a') as f: now = datetime.now() formatted_date = now.strftime("%B %d, %Y at %I:%M %p") f.write(formatted_date + ": " + payload.content) f.write('\n') return payload.content
-
FastAPI アプリケーションを実行します:
uv run fastapi dev
これにより、開発サーバーが起動します。
http://127.0.0.1:8000
にアクセスして GET リクエストをテストし、POST リクエストを使用してデータを/getdata/
エンドポイントに送信できます。
FastAPI チュートリアルの詳細については、公式ドキュメントを参照してください: https://www.php.cn/link/b446e7f68f7a79f9de9d9f9ee9b764e8
この例は、単純な GET および POST API を示しています。 /getdata/
エンドポイントは POST リクエストの content
フィールドを受信し、その内容を output_file.txt
ファイルに追加して、タイムスタンプを記録します。 *注意: 運用環境では、`origins = [""]` は安全ではないため、許可されたドメイン名のリストに置き換える必要があります。 **
以上がUV での Python FastAPI クイックスタートの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

PythonはゲームとGUI開発に優れています。 1)ゲーム開発は、2Dゲームの作成に適した図面、オーディオ、その他の機能を提供し、Pygameを使用します。 2)GUI開発は、TKINTERまたはPYQTを選択できます。 TKINTERはシンプルで使いやすく、PYQTは豊富な機能を備えており、専門能力開発に適しています。

Pythonは、データサイエンス、Web開発、自動化タスクに適していますが、Cはシステムプログラミング、ゲーム開発、組み込みシステムに適しています。 Pythonは、そのシンプルさと強力なエコシステムで知られていますが、Cは高性能および基礎となる制御機能で知られています。

2時間以内にPythonの基本的なプログラミングの概念とスキルを学ぶことができます。 1.変数とデータ型、2。マスターコントロールフロー(条件付きステートメントとループ)、3。機能の定義と使用を理解する4。

Pythonは、Web開発、データサイエンス、機械学習、自動化、スクリプトの分野で広く使用されています。 1)Web開発では、DjangoおよびFlask Frameworksが開発プロセスを簡素化します。 2)データサイエンスと機械学習の分野では、Numpy、Pandas、Scikit-Learn、Tensorflowライブラリが強力なサポートを提供します。 3)自動化とスクリプトの観点から、Pythonは自動テストやシステム管理などのタスクに適しています。

2時間以内にPythonの基本を学ぶことができます。 1。変数とデータ型を学習します。2。ステートメントやループの場合などのマスター制御構造、3。関数の定義と使用を理解します。これらは、簡単なPythonプログラムの作成を開始するのに役立ちます。

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